CN109656257B - 封闭园区无人驾驶车辆控制系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明的封闭园区无人驾驶车辆控制系统及方法，包括差分GPS基站、路径采集装置、手持操作装置、车轮角度传感装置和车辆控制装置，路径采集装置、车辆控制装置均通过接收差分GPS基站的信号来获取自身的位置信息；路径采集装置通过在封闭园区道路上行走来采集路径信息，操作人员通过手持操作装置设定车辆的行驶路径，车轮角度传感装置用于采集转向角，车辆控制装置根据获取的转向角、行驶路径来控制车辆的自动行驶。本发明的车辆控制系统及方法，车辆控制装置结合获取的车辆位置坐标、行驶路径，经车辆转向驱动器控制车辆在封闭园区内按照规划的路径行驶，为车辆的自动驾驶提供了切实可行的控制系统及控制方法，有益效果显著，适于应用推广。
Description
技术领域
本发明涉及一种无人驾驶车辆控制系统及方法，更具体的说，尤其涉及一种封闭园区无人驾驶车辆控制系统及方法。
背景技术
如今，伴随着谷歌、Uber和特斯拉等无人驾驶路测成功的新闻随处可见，越来越多的互联网企业进军无人驾驶领域，并宣布了诸多成果。无人驾驶发展的格局呈现两种趋势，传统汽车公司更倾向于渐进式自动化，而以特斯拉、Google、Baidu等为代表的科技公司是以人工智能进入完全自动无人驾驶，具有颠覆式的色彩。他们短期内发展的目标也各有侧重，传统车企以渐进自动驾驶的方式逐步提升驾驶体验，而科技类公司直接跨越到以无人驾驶完全替代传统驾驶，但即使现在无人驾驶技术很成熟了，能达到99％的可靠性了，但是那剩下1％的‘不可靠’，就可能引发十分严重的危险事故。如何精确地感知周围场景、预测意外来临、理解人类行为、实现人-车高质量交互等一系列问题，这些都需要在真实环境下经过无数测试，才有可能得出答案。因此，在短时间内，或许很难实现商家所描绘的那些诱人前景。相比高速载人自动驾驶，特定场景下的低速载货无人驾驶，才是目前可以真正去概念化、实现大规模商业落地的切入方向。
发明内容
本发明为了克服上述技术问题的缺点，提供了一种封闭园区无人驾驶车辆控制系统及方法。
本发明的封闭园区无人驾驶车辆控制系统，其特征在于：包括差分GPS基站、路径采集装置、手持操作装置、车轮角度传感装置和车辆控制装置，差分GPS基站设置于封闭园区内，车轮角度传感装置、车辆控制装置均设置于待控制的车辆上，路径采集装置与手持操作装置无线通信，手持操作装置、车轮角度传感装置与车辆控制装置均无线通信；路径采集装置、车辆控制装置均通过接收差分GPS基站的信号来获取自身的位置信息；路径采集装置通过在封闭园区道路上行走来采集路径信息，并将采集的路径信息发送至手持操作装置；操作人员通过手持操作装置设定车辆的行驶路径，并将设定的行驶路径发送至车辆控制装置；车轮角度传感装置设置于车辆上，用于采集车辆的转向角，并将采集的车辆转向角发送至车辆控制装置；车辆控制装置根据获取的转向角、行驶路径来控制车辆的自动行驶。
本发明的封闭园区无人驾驶车辆控制系统，所示路径采集装置由手推车和设置于手推车上的控制电路组成，控制电路由第一微控制器及与其相连接的第一定位模块、第一2.4G通信模块和第一电源模块组成，第一定位模块连接有第一定位天线，第一微控制器经第一定位模块获取差分GPS基站发送的位置数据，以实现对路径采集装置的定位；第一微控制器经第一2.4G通信模块与手持操作装置无线通信，以便将采集的路径信息传输至手持操作装置。
本发明的封闭园区无人驾驶车辆控制系统，所述手持操作装置由第二微控制器及与其相连接的触控显示屏、第二2.4G通信模块和第二电源模块组成，操作人员经触控显示屏输入控制信息，以规划车辆的行驶路径；第二微控制器经第二2.4G通信模块与路径采集装置和车辆控制装置相通信，以分别获取封闭园区的路径信息和上传车辆的行驶路径信息。
本发明的封闭园区无人驾驶车辆控制系统，所述车轮角度传感装置由第三微控制器及与其相连接的电位器和第三2.4G通信模块组成，车辆转向系统上设置有车轮转向角度同步器，电位器设置于车轮转向角度同步器上；第三微控制器经第三2.4G通信模块与车辆控制装置无线通信，以便将采集的车辆转向角上传至车辆控制装置中。
本发明的封闭园区无人驾驶车辆控制系统，所述车辆控制装置由第四微控制器及与其相连接的第二定位模块、车辆转向驱动器、超声波避障模块和第四2.4G通信模块组成，第二定位模块连接有第二定位天线，第二微控制器经第二定位模块获取差分GPS基站的信号，以获取车辆的位置信息；第四微控制器经第四2.4G通信模块与手持操作装置相通信，以获取设定的车辆行驶路径，经第四2.4G通信模块与车轮角度传感装置相通信，以获取车辆的转向角。
本发明的封闭园区无人驾驶车辆控制系统，所述第三微控制器采用型号为STM32F103RBT6芯片的数据处理器，电位器采用型号为WDD35D的电位器。
本发明的封闭园区无人驾驶车辆控制系统，所述差分GPS基站采用中海达测绘仪器公司的U-Base差分定位基站，第一定位模块和第二定位模块均采用Sky2定位接收机，第一定位天线和第二定位天线均采用四臂螺旋天线。
本发明的封闭园区无人驾驶车辆控制系统的控制方法，其特征在于，通过以下步骤来实现：
a).路径坐标点采集，手推路径采集装置在封闭园区内的所有道路上行驶，对每段道路上的经纬度坐标进行采集，采样规律按照直线段每隔5m采点一次，曲线段每隔1m采点一次；经差分GPS基站获取的路径采集装置的经度和纬度坐标是基于WGS84大地坐标系的，设Pi坐标值为Pi(B84i,L84i,H84i)，i＝1,2,3,...；
b).WGS84直角坐标转化，利用公式(1)将Pi点的WGS84大地坐标转化为WGS84空间直角坐标Pi(X84i,Y84i,Z84i)；
公式(1)中，N为椭球面卯酉圈的曲率半径，e为椭球的第一偏心率，记a、b分别为椭球的长短半径，f为椭球扁率，W为第一辅助系数；
其中，a＝6378137.000m，b＝6356752.314m；f＝1/298.257223563；
c).北京54空间直角坐标转化，利用公式(2)的七参数布尔莎模型将WGS84空间直角坐标表示的Pi点坐标，转化为北京54空间直角坐标Pi(X54i,Y54i,Z54i)：
其中，Δx、Δy、Δz为3个平移参数，εx、εy、εz为3个旋转参数，k为1个尺度参数；Δx、Δy、Δz的值分别取1.0927m、-1.7833m、1.7489m，k的值为9.353754×10-6，εx、εy、εz的值分别取-0.000113、0.000196、0.000140；
d).北京54大地坐标转化，利用公式(3)将步骤c)中获取的Pi点的北京54空间直角坐标Pi(X54i,Y54i,Z54i)，转化为北京54大地坐标Pi(L54i,B54i,H54i)：
公式(3)中，N为椭球面卯酉圈的曲率半径，e为椭球的第一偏心率，记a、b分别为椭球的长短半径，f为椭球扁率，W为第一辅助系数；
其中，a＝6378137.000m，b＝6356752.314m；f＝1/298.257223563；
e).北京54平面坐标转化，利用高斯投影正算公式(4)将Pi点的北京54大地坐标Pi(L54i,B54i,H54i)，转化为北京54平面坐标Pi(x54i,y54i)
其中，角度均为弧度，l″＝L54i-L0，L0为中央子午线经度；N为椭球面卯酉圈的曲率半径，e为椭球的第一偏心率，记a、b分别为椭球的长短半径，f为椭球扁率，W为第一辅助系数；
a＝6378137.000m，
b＝6356752.314m；f＝1/298.257223563；t＝tanB54i；η2＝e′2cos2B，
X为子午线弧长，其通过如下公式进行求取：
a0,a2,a4,a6,a8为基本常量，按公式(6)计算：
其中：m0，m2,m4,m6,m8为基本常量，按如下公式计算：
m0＝a(1-e2)；m4＝5e2m2；/>
f).路径曲线拟合，设路径采集装置所采集的某条待拟合的道路坐标点依次为P1、P2、…、Pn，共计n个坐标点，其依次经步骤b)至步骤e)转化后的北京54平面坐分别记为x1、x2、…、xn，则路径的拟合函数f(x)表示为：
公式(7)中，x＝[x1,x2,...,xn]；α(x)＝[α1(x),α2(x),...,αm(x)]为待求系数，它是x的函数；pT(x)＝[p1(x),p2(x),...,pm(x)]称为基函数，它是一个K阶完备多项式，m是基函数的项数；
加权离散L2范式
公式(8)中，yI是x＝xI处的节点值，yI＝y(xI)；w＝(x-xI)是节点xI的权函数；
为确定系数α(x)，公式(8)应该取极小值；对公式(3)中的α求导得：
由公式(8)可得：α(x)＝A-1(x)B(x)y (9)
其中
B(x)＝[w(x-x1)p(x1),w(x-x2)p(x2),∧,w(x-xn)p(xn)] (11)
yT＝[y1,y2,∧,yn] (12)
将式(9)代入式(7)，就可以得到路径拟合函数为：
其中称为形函数，k表示基函数的阶数；
最终获得路径的拟合函数f(x)；
g).车辆自动驾驶控制，封闭园区内的所有路径经步骤f)的拟合后，形成路径信息，并将路径信息上传至手持操作装置；工作人员根据需求在手持操作装置上规划出车辆的行驶路径，并将行驶路径上传至车辆控制装置；车辆控制装置获取的车辆位置坐标、车辆转向角度，来控制车辆按照规划的行驶路径行驶。
本发明的封闭园区无人驾驶车辆控制系统的控制方法，步骤g)中，车轮角度传感装置采用12位逐次逼近型的模拟数字转换器采集车轮转向角度的AD值，将获取的角度AD值转化为角度值的步骤如下：
g-1).求取10次AD采样值的平均值；
g-2).将AD的平均值转化为角度值，转化公式为
g-3).设定车轮平行于车辆正前方的车轮角度为90°，车轮偏转角度的计算公式为其中为转化的角度值，θL为车轮转到左极限位时测量得到的θc值，θR为车轮右转到极限位时测量得到的θc值，Δθ为安装误差补偿值。
本发明的有益效果是：本发明的封闭园区无人驾驶车辆控制系统及方法，路径采集装置通过差分GPS基站获取自身的位置信息，以便在封闭园区内行驶的过程中采集和规划出路径信息，并将路径信息上传至手持操作装置；通过手持操作装置可规划出车辆的行驶路径信息，并将规划出的路径上传至车辆控制装置，车辆控制装置通过车轮角度传感装置获取车辆的转向角，并结合获取的车辆位置坐标、行驶路径，经车辆转向驱动器控制车辆在封闭园区内按照规划的路径行驶，为车辆的自动驾驶提供了切实可行的控制系统及控制方法，有益效果显著，适于应用推广。
附图说明
图1为本发明的封闭园区无人驾驶车辆控制系统的原理图；
图2为本发明中路径采集装置的电路原理图；
图3为本发明中手持操作装置的电路原理图；
图4为本发明中车轮角度传感装置的电路原理图；
图5为本发明中车辆控制装置的电路原理图。
图中：1差分GPS基站，2路径采集装置，3手持操作装置，4车轮角度传感装置，5车辆控制装置；6第一微控制器，7第一定位天线，8第一定位模块，9第一2.4G通信模块，10第一电源模块；11第二微控制器，12第二2.4G通信模块，13触控显示屏，14第二电源模块；15第三微控制器，16车轮转向角度同步器，17电位器，18第三2.4G通信模块；19第四微控制器，20第二定位天线，21第二定位模块，22车辆转向驱动器，23超声波避障模块，24第四2.4G通信模块。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示，给出了本发明的封闭园区无人驾驶车辆控制系统的原理图，其由差分GPS基站1、路径采集装置2、手持操作装置3、车辆控制装置5和车轮角度传感装置4组成，差分GPS基站1设置于封闭园区内，其覆盖范围可达周边2km，在采用中海达测绘仪器公司的U-Base差分定位基站的情况下，其定位精度可达1cm；在封闭园区面积较大的情况下，可布置多个差分GPS基站1。所示的路径采集装置2用于对封闭园区内的道路信息进行采集，路径采集装置2应设置于便于移动的载体上，如采用手推车。路径采集装置2与手持操作装置3无线通信，操作人员经手持操作装置3规划车辆的行驶路径，手持操作装置3和车轮角度传感装置4均与车辆控制装置5无线通信，以便将规划的行驶路径和采集的车辆转向角发送至车辆控制装置5中。
如图2所示，给出了本发明中路径采集装置的电路原理图，路径采集装置2的控制电路由第一微控制器6及与其相连接的第一定位模块8、第一电源模块10和第一2.4G通信模块9组成，第一微控制器6具有采集、运算和控制输出的作用，第一定位模块8连接有第一定位天线7，第一微控制器6经第一定位模块8获取差分GPS基站1发送的位置数据，并计算出自身的位置信息。路径采集装置2在封闭园区道路上行驶的过程中，通过获取自身的位置信息，可拟合出园区内的路径信息。第一微控制器6经第一2.4G通信模块9与手持操作装置3通信，以便将采集的路径信息上传至手持操作装置3中。
如图3所示，给出了本发明中手持操作装置的电路原理图，其由第二微控制器11及与其相连接的触控显示屏13、第二电源模块14和第二2.4G通信模块12组成，第二微控制器11具有信号采集、数据运算和控制输出的作用，触控显示屏13不仅用于信息显示，操作人员还可通过触控显示屏13输入规划的路径信息。第二微控制器11经第二2.4G通信模块12与路径采集装置2无线通信，以便接收路径采集装置2规划的路径信息；经第二2.4G通信模块12与车辆控制装置5通信，以便将规划的车辆行驶路径上传至车辆控制装置5中。
如图4所示，给出了本发明中车轮角度传感装置的电路原理图，其由第三微控制器15及与其连接的电位器17和第三2.4G通信模块18组成，车辆的转向系统上设置有车轮转向角度同步器16，电位器17设置于车轮转向角度同步器16的输出端上，用于对车辆的转向角度进行测量。第三微控制器15经第三2.4G通信模块18与车辆控制装置5无线通信，以便将采集的车辆转向角发送至车辆控制装置5中。
如图5所示，给出了本发明中车辆控制装置的电路原理图，其由第四微控制器19及与其相连接的第二定位模块21、车辆转向驱动器22、超声波避障模块23和第四2.4G通信模块24组成，第四微控制器19具有信号采集、数据运算和控制输出的作用，第二定位模块21连接有第二定位天线20，第四微控制器19经第二定位模块21接收差分GPS基站1的数据，以实现对车辆的定位。第四微控制器19经第四2.4G通信模块24与手持操作装置3通信，以接收手持操作装置3发送的车辆行驶路径，经第四2.4G通信模块24与车轮角度传感装置4相通信，以接收车轮角度传感装置4上传的车辆转向角。第四微控制器19通过接收超声波避障模块23输出的信号，来实现躲避障碍物的功能，通过车辆转向驱动器22来控制车辆的形式方向。
其中，第三微控制器15采用型号为STM32F103RBT6芯片的数据处理器，电位器17采用型号为WDD35D的电位器。差分GPS基站1采用中海达测绘仪器公司的U-Base差分定位基站，第一定位模块8和第二定位模块21均采用Sky2定位接收机，第一定位天线7和第二定位天线20均采用四臂螺旋天线。
本发明的封闭园区无人驾驶车辆控制系统的控制方法，通过以下步骤来实现：
a).路径坐标点采集，手推路径采集装置在封闭园区内的所有道路上行驶，对每段道路上的经纬度坐标进行采集，采样规律按照直线段每隔5m采点一次，曲线段每隔1m采点一次；经差分GPS基站获取的路径采集装置的经度和纬度坐标是基于WGS84大地坐标系的，设Pi坐标值为Pi(B84i,L84i,H84i)，i＝1,2,3,...；
b).WGS84直角坐标转化，利用公式(1)将Pi点的WGS84大地坐标转化为WGS84空间直角坐标Pi(X84i,Y84i,Z84i)；
公式(1)中，N为椭球面卯酉圈的曲率半径，e为椭球的第一偏心率，记a、b分别为椭球的长短半径，f为椭球扁率，W为第一辅助系数；
其中，a＝6378137.000m，b＝6356752.314m；f＝1/298.257223563；
c).北京54空间直角坐标转化，利用公式(2)的七参数布尔莎模型将WGS84空间直角坐标表示的Pi点坐标，转化为北京54空间直角坐标Pi(X54i,Y54i,Z54i)：
其中，Δx、Δy、Δz为3个平移参数，εx、εy、εz为3个旋转参数，k为1个尺度参数；Δx、Δy、Δz的值分别取1.0927m、-1.7833m、1.7489m，k的值为9.353754×10-6，εx、εy、εz的值分别取-0.000113、0.000196、0.000140；
d).北京54大地坐标转化，利用公式(3)将步骤c)中获取的Pi点的北京54空间直角坐标Pi(X54i,Y54i,Z54i)，转化为北京54大地坐标Pi(L54i,B54i,H54i)：
公式(3)中，N为椭球面卯酉圈的曲率半径，e为椭球的第一偏心率，记a、b分别为椭球的长短半径，f为椭球扁率，W为第一辅助系数；
其中，a＝6378137.000m，b＝6356752.314m；f＝1/298.257223563；
e).北京54平面坐标转化，利用高斯投影正算公式(4)将Pi点的北京54大地坐标Pi(L54i,B54i,H54i)，转化为北京54平面坐标Pi(x54i,y54i)
其中，角度均为弧度，l″＝L54i-L0，L0为中央子午线经度；N为椭球面卯酉圈的曲率半径，e为椭球的第一偏心率，记a、b分别为椭球的长短半径，f为椭球扁率，W为第一辅助系数；
a＝6378137.000m，
b＝6356752.314m；f＝1/298.257223563；t＝tanB54i；η2＝e′2cos2B，
X为子午线弧长，其通过如下公式进行求取：
a0,a2,a4,a6,a8为基本常量，按公式(6)计算：
其中：m0,m2,m4,m6,m8为基本常量，按如下公式计算：
m0＝a(1-e2)；m4＝5e2m2；/>
f).路径曲线拟合，设路径采集装置所采集的某条待拟合的道路坐标点依次为P1、P2、…、Pn，共计n个坐标点，其依次经步骤b)至步骤e)转化后的北京54平面坐分别记为x1、x2、…、xn，则路径的拟合函数f(x)表示为：
公式(7)中，x＝[x1,x2,...,xn]；α(x)＝[α1(x),α2(x),...,αm(x)]为待求系数，它是x的函数；pT(x)＝[p1(x),p2(x),...,pm(x)]称为基函数，它是一个K阶完备多项式，m是基函数的项数；
加权离散L2范式
公式(8)中，yI是x＝xI处的节点值，yI＝y(xI)；w＝(x-xI)是节点xI的权函数；
为确定系数α(x)，公式(8)应该取极小值；对公式(3)中的α求导得：
由公式(8)可得：α(x)＝A-1(x)B（x)y (9)
其中
B(x)＝[w(x-x1)p(x1),w(x-x2)p（x2),∧,w(x-xn)p（xn)] (11)
yT＝[y1,y2,∧,yn] (12)
将式(9)代入式(7)，就可以得到路径拟合函数为：
其中称为形函数，k表示基函数的阶数；
最终获得路径的拟合函数f(x)；
g).车辆自动驾驶控制，封闭园区内的所有路径经步骤f)的拟合后，形成路径信息，并将路径信息上传至手持操作装置；工作人员根据需求在手持操作装置上规划出车辆的行驶路径，并将行驶路径上传至车辆控制装置；车辆控制装置获取的车辆位置坐标、车辆转向角度，来控制车辆按照规划的行驶路径行驶。
步骤g)中，车轮角度传感装置采用12位逐次逼近型的模拟数字转换器采集车轮转向角度的AD值，将获取的角度AD值转化为角度值的步骤如下：
g-1).求取10次AD采样值的平均值；
g-2).将AD的平均值转化为角度值，转化公式为
g-3).设定车轮平行于车辆正前方的车轮角度为90°，车轮偏转角度的计算公式为其中为转化的角度值，θL为车轮转到左极限位时测量得到的θc值，θR为车轮右转到极限位时测量得到的θc值，Δθ为安装误差补偿值。/>
Claims (7)
1.一种封闭园区无人驾驶车辆控制系统的控制方法，封闭园区无人驾驶车辆控制系统包括差分GPS基站(1)、路径采集装置(2)、手持操作装置(3)、车轮角度传感装置(4)和车辆控制装置(5)，差分GPS基站设置于封闭园区内，车轮角度传感装置、车辆控制装置均设置于待控制的车辆上，路径采集装置与手持操作装置无线通信，手持操作装置、车轮角度传感装置与车辆控制装置均无线通信；路径采集装置、车辆控制装置均通过接收差分GPS基站的信号来获取自身的位置信息；路径采集装置通过在封闭园区道路上行走来采集路径信息，并将采集的路径信息发送至手持操作装置；操作人员通过手持操作装置设定车辆的行驶路径，并将设定的行驶路径发送至车辆控制装置；车轮角度传感装置设置于车辆上，用于采集车辆的转向角，并将采集的车辆转向角发送至车辆控制装置；车辆控制装置根据获取的转向角、行驶路径来控制车辆的自动行驶；
其特征在于，封闭园区无人驾驶车辆控制系统的控制方法，通过以下步骤来实现：
a).路径坐标点采集，手推路径采集装置在封闭园区内的所有道路上行驶，对每段道路上的经纬度坐标进行采集，采样规律按照直线段每隔5m采点一次，曲线段每隔1m采点一次；经差分GPS基站获取的路径采集装置的经度和纬度坐标是基于WGS84大地坐标系的，设Pi坐标值为Pi(B84i,L84i,H84i)，i＝1,2,3,...；
b).WGS84直角坐标转化，利用公式(1)将Pi点的WGS84大地坐标转化为WGS84空间直角坐标Pi(X84i,Y84i,Z84i)；
公式(1)中，N为椭球面卯酉圈的曲率半径，e为椭球的第一偏心率，记a、b分别为椭球的长短半径，f为椭球扁率，W为第一辅助系数；
其中，a＝6378137.000m，b＝6356752.314m；f＝1/298.257223563；
c).北京54空间直角坐标转化，利用公式(2)的七参数布尔莎模型将WGS84空间直角坐标表示的Pi点坐标，转化为北京54空间直角坐标Pi(X54i,Y54i,Z54i)：
其中，Δx、Δy、Δz为3个平移参数，εx、εy、εz为3个旋转参数，k为1个尺度参数；Δx、Δy、Δz的值分别取1.0927m、-1.7833m、1.7489m，k的值为9.353754×10-6，εx、εy、εz的值分别取-0.000113、0.000196、0.000140；
d).北京54大地坐标转化，利用公式(3)将步骤c)中获取的Pi点的北京54空间直角坐标Pi(X54i,Y54i,Z54i)，转化为北京54大地坐标Pi(L54i,B54i,H54i)：
公式(3)中，N为椭球面卯酉圈的曲率半径，e为椭球的第一偏心率，记a、b分别为椭球的长短半径，f为椭球扁率，W为第一辅助系数；
其中，a＝6378137.000m，b＝6356752.314m；f＝1/298.257223563；
e).北京54平面坐标转化，利用高斯投影正算公式(4)将Pi点的北京54大地坐标Pi(L54i,B54i,H54i)，转化为北京54平面坐标Pi(x54i,y54i)
其中，角度均为弧度，l″＝L54i-L0，L0为中央子午线经度；N为椭球面卯酉圈的曲率半径，e为椭球的第一偏心率，记a、b分别为椭球的长短半径，f为椭球扁率，W为第一辅助系数；
a＝6378137.000m，b＝6356752.314m；f＝1/298.257223563；t＝tanB54i；η2＝e′2cos2B，/>X为子午线弧长，其通过如下公式进行求取：
a0,a2,a4,a6,a8为基本常量，按公式(6)计算：
其中：m0,m2,m4,m6,m8为基本常量，按如下公式计算：
m0＝a(1-e2)；m4＝5e2m2；/>
f).路径曲线拟合，设路径采集装置所采集的某条待拟合的道路坐标点依次为P1、P2、…、Pn，共计n个坐标点，其依次经步骤b)至步骤e)转化后的北京54平面坐分别记为x1、x2、…、xn，则路径的拟合函数f(x)表示为：
公式(7)中，x＝[x1,x2,...,xn]；α(x0＝[α1(x),α2(x),...,αm(x)]为待求系数，它是x的函数；pT(x)＝[p1(x),p2(x),...,pm(x)]称为基函数，它是一个K阶完备多项式，m是基函数的项数；
加权离散L2范式
公式(8)中，yI是x＝xI处的节点值，yI＝y(xI)；w＝(x-xI)是节点xI的权函数；
为确定系数α(x)，公式(8)应该取极小值；对公式(8)中的α求导得：
由公式(8)可得：α(x)＝A-1(x)B(x)y (9)
其中
B(x)＝[w(x-x1)p(x1),w(x-x2)p(x2),∧,w(x-xn)p(xn)] (11)
yT＝[y1,y2,∧,yn] (12)
将式(9)代入式(7)，就可以得到路径拟合函数为：
其中称为形函数，k表示基函数的阶数；
最终获得路径的拟合函数f(x)；
g).车辆自动驾驶控制，封闭园区内的所有路径经步骤f)的拟合后，形成路径信息，并将路径信息上传至手持操作装置；工作人员根据需求在手持操作装置上规划出车辆的行驶路径，并将行驶路径上传至车辆控制装置；车辆控制装置获取的车辆位置坐标、车辆转向角度，来控制车辆按照规划的行驶路径行驶；
步骤g)中，车轮角度传感装置采用12位逐次逼近型的模拟数字转换器采集车轮转向角度的AD值，将获取的角度AD值转化为角度值的步骤如下：
g-1).求取10次AD采样值的平均值；
g-2).将AD的平均值转化为角度值，转化公式为
g-3).设定车轮平行于车辆正前方的车轮角度为90°，车轮偏转角度的计算公式为其中θc为转化的角度值，θL为车轮转到左极限位时测量得到的θc值，θR为车轮右转到极限位时测量得到的θc值，Δθ为安装误差补偿值。
2.根据权利要求1所述的封闭园区无人驾驶车辆控制系统的控制方法，其特征在于：所示路径采集装置(2)由手推车和设置于手推车上的控制电路组成，控制电路由第一微控制器(6)及与其相连接的第一定位模块(8)、第一2.4G通信模块(9)和第一电源模块(10)组成，第一定位模块连接有第一定位天线(7)，第一微控制器经第一定位模块获取差分GPS基站(1)发送的位置数据，以实现对路径采集装置的定位；第一微控制器经第一2.4G通信模块与手持操作装置(3)无线通信，以便将采集的路径信息传输至手持操作装置(3)。
3.根据权利要求1或2所述的封闭园区无人驾驶车辆控制系统的控制方法，其特征在于：所述手持操作装置(3)由第二微控制器(11)及与其相连接的触控显示屏(13)、第二2.4G通信模块(12)和第二电源模块(14)组成，操作人员经触控显示屏输入控制信息，以规划车辆的行驶路径；第二微控制器经第二2.4G通信模块与路径采集装置(2)和车辆控制装置(5)相通信，以分别获取封闭园区的路径信息和上传车辆的行驶路径信息。
4.根据权利要求1或2所述的封闭园区无人驾驶车辆控制系统的控制方法，其特征在于：所述车轮角度传感装置(4)由第三微控制器(15)及与其相连接的电位器(17)和第三2.4G通信模块(18)组成，车辆转向系统上设置有车轮转向角度同步器(16)，电位器设置于车轮转向角度同步器上；第三微控制器经第三2.4G通信模块与车辆控制装置(5)无线通信，以便将采集的车辆转向角上传至车辆控制装置中。
5.根据权利要求2所述的封闭园区无人驾驶车辆控制系统的控制方法，其特征在于：所述车辆控制装置(5)由第四微控制器(19)及与其相连接的第二定位模块(21)、车辆转向驱动器(22)、超声波避障模块(23)和第四2.4G通信模块(24)组成，第二定位模块连接有第二定位天线(20)，第二微控制器经第二定位模块获取差分GPS基站(1)的信号，以获取车辆的位置信息；第四微控制器经第四2.4G通信模块与手持操作装置(3)相通信，以获取设定的车辆行驶路径，经第四2.4G通信模块与车轮角度传感装置(4)相通信，以获取车辆的转向角。
6.根据权利要求4所述的封闭园区无人驾驶车辆控制系统的控制方法，其特征在于：所述第三微控制器(15)采用型号为STM32F103RBT6芯片的数据处理器，电位器(17)采用型号为WDD35D的电位器。
7.根据权利要求5所述的封闭园区无人驾驶车辆控制系统的控制方法，其特征在于：所述差分GPS基站(1)采用中海达测绘仪器公司的U-Base差分定位基站，第一定位模块(8)和第二定位模块(21)均采用Sky2定位接收机，第一定位天线(7)和第二定位天线(20)均采用四臂螺旋天线。
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